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Enregistrement W126322434 · doi:10.1007/978-3-0348-8043-5_10

Micropipet Aspiration of the Human Neutrophil

2003· book-chapter· en· W126322434 sur OpenAlexfundno aff
Jeanie L. Drury, Micah Dembo

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser Basel eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaBoston Scientific Corporation
Mots-clésSurface tensionShear thinningViscosityDimensionless quantityMechanicsNewtonian fluidRADIUSRheologyReynolds numberShear (geology)Non-Newtonian fluidChemistryThermodynamicsMaterials scienceComposite materialPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micropipet aspiration has been widely employed to study the mechanical behavior of passive neutrophils. The observed dynamics have been rationalized in terms of mechanical models that describe these cell as “slippery droplets” of viscous fluid enclosed by a surface or cortical tension. Here, a low Reynolds number hydrodynamics code based on the finite element method was utilized to analyze several such fluid models (e.g., Newtonian and shear thinning). We investigated the behavior of these models as a function of surface tension, droplet radius, viscosity, aspiration pressure, and pipet radius. In addition, for the simplest case of a Newtonian fluid droplet, we tabulated a dimensionless factor, M, which was utilized to approximate the apparent viscosity of the neutrophil. This analysis resulted in a useful method by which rheological parameters could be determined and subsequent models tested. Overall, of the models tested, the mechanical behavior of the passive neutrophil during micropipet aspiration can be best represented by a fluid droplet consisting of a shear thinning bulk viscosity, a shear thinning dilatational surface viscosity, and an area-dependent surface tension.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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